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Monitorare la produzione con una piattaforma

IoT
Il settore manifatturiero sta adottando in maniera sempre più diffusa le tecnologie caratterizzanti l’Industria 4.0, in quanto queste soluzioni rappresentano uno degli strumenti più significativi per il miglioramento della gestione aziendale. L’Industria 4.0 introduce un mix tecnologico di automazione, connessione, informazione e programmazione volto a migliorare la gestione dei processi aziendali, favorendo lo scambio di informazioni tra tutti gli attori coinvolti, andando quindi a influenzare non solo le tecnologie con cui tali attori si interfacciano, ma anche l’approccio culturale che gli attori devono avere per la gestione dei processi, sempre più basati sull’analisi dei dati generati dal campo e sulla collaborazione. Tale evoluzione avviene tramite l’introduzione di nuovi strumenti e tecnologie come Realtà Aumentata, Additive manufacturing, Big data analytics e Cloud computing. La gestione delle risorse e dei processi aziendali, infatti, viene supportata, tramite l’elaborazione e l’integrazione di molteplici dati, da un ambiente multiutente che permette di monitorare il funzionamento delle macchine e dei processi in tempo reale, rendendo inoltre possibile supportare i processi decisionali che si svolgono a diversi livelli aziendali (strategico, tattico, e operativo) e su diversi orizzonti (breve, medio, e lungo). L’Internet of Things (IoT) è una delle tecnologie più promettenti dell’Industria 4.0; consiste in un’architettura basata sull’interconnessione di oggetti di uso comune come sensori, dispositivi di Identificazione a radiofrequenza (Rfid), attuatori, gateway, ma anche macchinari industriali, elettrodomestici e smartphone che possono interagire tra loro, cooperando e collaborando per raggiungere obiettivi comuni, tramite una rete internet. L’introduzione dell’IoT è stata resa possibile dalla rapida diffusione di sensori intelligenti in grado non solo di raccogliere i dati rilevati, ma anche di elaborarli e scambiarli con altri dispositivi collegati. Di conseguenza, le sue funzionalità potranno portare benefici notevoli all’interno delle aziende, andando a supportare vari ambiti della gestione quotidiana e di medio-lungo periodo. Nelle sue applicazioni industriali, l’IoT diventa “Industial IoT (IIoT)”.

Una gestione intelligente della manutenzione

Un numero crescente di aziende, in Italia e all’estero, sta dotando i propri asset fisici di sensori intelligenti in grado di collegarsi a internet. In tal modo ciascun asset è in grado di raccogliere, elaborare e scambiare informazioni in maniera continua con altre macchine connesse. Tali asset, in grado di interagire in modo costante con il sistema fisico in cui operano, vengono comunemente identificati con il nome di “sistemi cyber-fisici”, o “Cyber physical system, (Cps)”. L’introduzione dei Cps permettere di raccogliere, analizzare e visualizzare dati relativi allo stato di produzione e di salute real time di tutti i macchinari connessi, permettendo l’ottimizzazione dei processi decisionali aziendali legati non solo alla produzione, ma anche, per esempio, alla manutenzione, intesa come processo interno o come servizio offerto ai clienti. Tutto ciò è reso possibile dall’introduzione delle piattaforme IoT, che rappresentano il fondamento e il collante dell’intera architettura. Una piattaforma IoT è un insieme di componenti software che permette agli utenti di interagire con i vari dispositivi IoT, facilitando la comunicazione (tra gli stessi dispositivi e tra dispositivi e utenti), il flusso di dati, la gestione dei dispositivi e la personalizzazione del sistema. Le soluzioni IoT possono essere adottate per monitorare i parametri di produzione delle macchine, valutandone le condizioni di salute; tali informazioni, combinate con l’Intelligenza Artificiale (AI), consentono di prevedere i futuri guasti delle macchine, elaborando decisioni automatizzate per migliorare la gestione aziendale. Pertanto, l’adozione di tale tecnologia permetterebbe agli utilizzatori di macchine di ottimizzare i loro processi produttivi e ai fornitori di macchine di ottimizzare gli interventi di manutenzione e introdurre offerte di servizi personalizzati per i loro clienti. Come detto, quindi, la manutenzione aziendale può trarre grandi benefici dalle tecnologie IoT: essa infatti può passare da correttiva (cioè eseguita una volta presentatosi il guasto) a preventiva (eseguita prima del verificarsi del guasto), portando un miglioramento consistente nell’efficienza dei macchinari e una relativa riduzione dei costi. Questi miglioramenti derivano dalla corretta raccolta e analisi dei dati provenienti dai macchinari e dai sistemi informativi aziendali, che permettono una profonda modifica del ruolo e del calcolo dei tradizionali Key performance indicator (Kpi), passando da un’analisi storica e statica a un monitoraggio in tempo reale attraverso un calcolo dinamico. Inoltre, l’applicazione di specifici algoritmi di analisi avanzati, come quelli di Machine learning o AI sui dati raccolti e memorizzati, permette di identificare schemi ricorrenti, rilevare possibili anomalie (future) e generare allarmi o suggerimenti per guidare l’analisi e mostrare le migliori azioni correttive da intraprendere, portando una gestione intelligente della manutenzione. Con l’intenzione finale di supportare le aziende nel miglioramento continuo delle attività di manutenzione, raggiunto adottando un’infrastruttura IoT, l’obiettivo dell’articolo è quello di chiarire il percorso d’implementazione volto allo sviluppo di una piattaforma IoT in un’azienda, sottolineando i benefici che tale operazione può ottenere. In particolare, l’articolo presenta, attraverso un caso empirico svolto in un’azienda manifatturiera italiana, un’applicazione di successo che può essere replicata anche da altre imprese interessate a un progetto IoT mirato alla manutenzione preventiva.
L’articolo integrale è pubblicato sul numero di Gennaio-Febbraio 2022 di Sistemi&Impresa. Per informazioni sull’acquisto di copie e abbonamenti scrivi a daniela.bobbiese@este.it (tel. 02.91434400)

automazione, IIoT, IoT, machine learning, manifattura